Sample Data & Code: Challenge thực chiến dành riêng cho các bạn học viên.
Key Insights (Tham Khảo)
- #01 Tỷ lệ Rời bỏ Sớm Cao (Early Churn): Có một nhóm không nhỏ users chỉ hoạt động trong đúng 1 kỳ 7 ngày đầu tiên và sau đó rời bỏ ngay lập tức. Điều này cho thấy có thể có vấn đề trong việc giữ chân người dùng mới ngay sau khi họ đăng ký và có hoạt động đầu tiên.
- Tập trung vào giữ chân người dùng mới: Tại sao nhiều người dùng rời bỏ ngay sau kỳ đầu tiên?
- #02: Hoạt động Tái Kích hoạt (Reactivation) Xảy ra nhưng Khó Bền vững: Ngay sau kỳ họ được tái kích hoạt, họ lại rời bỏ. Điều này là một dấu hiệu đáng báo động, cho thấy việc tái kích hoạt chỉ mang tính tạm thời, và những người dùng này không được giữ chân lâu dài sau khi quay lại. Cần xem xét lại chiến lược giữ chân sau khi tái kích hoạt thành công. Phân tích thêm thời gian không hoạt động trước khi quay lại (inactive_weeks)
- Phân tích lý do churn sau khi tái kích hoạt: Tại sao những người dùng quay lại không ở lại lâu hơn? Chiến lược giữ chân sau reactivation có hiệu quả không?
- #03: Mức độ Tương tác (Activity Level) Khi Hoạt động: Cột active_days cho thấy hầu hết các kỳ hoạt động (Active, New Active, Reactivated) chỉ có n ngày hoạt động duy nhất. Mức độ tương tác này có vẻ (thấp/cao). User … kỳ đầu tiên (period=0) có tới n active_days, cho thấy sự tương tác cao ban đầu. Tuy nhiên, mức độ này giảm xuống còn 1 ngày ở kỳ tiếp theo và người dùng này cũng rời bỏ ngay sau đó. Hoạt động sôi nổi ban đầu không đảm bảo việc giữ chân lâu dài.
- Tìm hiểu mức độ tương tác thấp: Tại sao hầu hết các tuần active chỉ có n ngày hoạt động? Có cách nào khuyến khích người dùng tương tác nhiều hơn trong tuần không?
- …
- Lưu ý: Các kết luận trên chỉ là mẫu tham khảo, bạn cần phải viết các challenge tương ứng (SQL, Python, …) từ kết quả ban đầu để đưa ra được các kết luận trên chính xác hơn.
